基于案例推理與模糊粗糙集理論的汽輪機故障

摘要:案例推理(CaseBasedReasoning,CBR)適于表達復(fù)雜的綜合性知識,其思想和工作機制對故障診斷有重要意義。應(yīng)用案例推理技術(shù),可通過檢索機制在診斷系統(tǒng)的案例庫中對故障的征兆信息進行檢索,匹配到與當前問題相似的歷史案例比對后得出結(jié)論,并對新問題的知識經(jīng)驗進行歸納總結(jié),作為新的案例存儲到案例庫中。由于汽輪發(fā)電機組的故障特征具有復(fù)雜性和多樣性,應(yīng)用粗糙集理論對歷史案例中的故障特征進行提取,得到對故障識別有貢獻的故障特征,對冗余的特征進行篩檢和剔除,構(gòu)建出故障診斷特征庫,根據(jù)故障特征對故障模式進行識別。